新闻
感谢 Guido
链接: https://blog.dropbox.com/topics/company/thank-you--guido
Python之父 Guido van Rossum 即将离开 Dropbox 并宣布退休。感谢 Guido 为 Python 社区所做的一切贡献，由衷的祝福 Guido 退休后能够做自己喜欢的事情。
文章，教程或讲座
对话生态系统：200 多个 FOSS 应用的经验总结
链接: https://www.youtube.com/watch?v=t1lvsmcPEcE
该对话着眼于 200 多个最成功的开源 Python 应用, 以总结出有关构建软件的最实际有效的建议。这些项目在架构，测试，许可，包装和发行方面积累了开发者毕生的经验, 期待您学习！
Griffin，一个每日可进行数十亿检测的反欺诈风险规避引擎
链接: https://engineering.grab.com/griffin
这篇文章重点介绍了 Grab 高性能风险检测引擎，该引擎可以最小的工作量自定义创建规则来检测规避风险。
《纽约时报》是如何尝试推荐算法的?
链接: https://open.nytimes.com/how-the-new-york-times-is-experimenting-with-recommendation-algorithms-562f78624d26
推荐算法被广泛用于纽约时报网站和 APP。我们使用它来替代那些手动完成效率会很低或很困难的工作，例如主页的 “Smarter Living” 部分, 或个性化时事资讯《Your Weekly Edition》中的内容。
脑机接口: 利用 Python 和 OpenBCI 读取 EEG 数据
链接: https://open.nytimes.com/how-the-new-york-times-is-experimenting-with-recommendation-algorithms-562f78624d26
学习如何使用 Python 读取 EEG 数据，以创建一个脑机接口, 以期能够做一些如控制游戏中的角色的事情，或更多有意思的事情！
Python Range() 函数教程
链接: https://www.dataquest.io/blog/python-range-tutorial/
在这篇详细的教程中，我们将通过示例向您介绍 Range 函数的工作原理，并讨论其局限性和变通方法。尽管 range 函数在各种的 Python 编程任务都很常用，但本教程着重以 range 函数的几个数据科学案例来讲解它。
使用 Python 构建自己的静态网站生成器
链接: https://www.megacolorboy.com/posts/build-your-own-static-site-generator-using-python/
您是否足够好奇来构建自己的静态网站生成器？在本文中，您将学习如何使用 Python 构建自己的静态网站生成器，创建博客并将其免费托管在 Netlify 上。
无缝循环播放音乐
链接: http://nolannicholson.com/looper.html
我编写了一个 Python 脚本，该脚本可让您基于自定义的循环播放点，永久地无缝循环播放.mp3 文件。这意味着您现在可以永久重复播放自己喜欢的视频游戏音乐，就像在打游戏一样！
Python 数组
链接: https://blog.soshace.com/en/python/python-array-explained-and-visualized/
在本教程中，我们将深入探索 Python 数组的工作原理，局限性以及如何使用它来最大化其效率。
如何使用 Python 创建适用于 Linux 的键盘跟踪程序？
链接: https://dotweak.com/2019/10/20/how-to-create-a-keylogger-for-linux-using-python-WmtRYVJ3Wm9xZmlwRkE1eWRCY05YZz09
您是否想知道黑客如何轻松地窃取有价值的数据？他们的秘密和技术是什么？最重要的是如何防止我们的个人数据被盗？在本文中，我们将重点介绍使用 Python 编程语言以非常简单的方式创建键盘跟踪程序。
使用 Python 在 5 分钟内制作个性专属二维码
链接: https://www.youtube.com/watch?v=WSLSRrhFD6U
在此视频中，您将学习如何对自己的二维码进行品牌化修改以及如何在名片，促销材料或社交媒体上使用。
深度学习中的内存消耗和 Pytorch 优化技巧
链接: https://medium.com/sicara/deep-learning-memory-usage-and-pytorch-optimization-tricks-e9cab0ead93
在 ResNet 上进行混合精度训练并设置梯度检测点。
Python 异步教程：同步与异步 Web 数据抓取（速度提高 10 倍）
链接: https://www.youtube.com/watch?v=5tWIxBcvy10
您是异步编程的新手吗？您是否已接触过 python 新手资料，并希望增加 python 编程的高级知识或经验？本教程以我们在第一篇教程中学到的 Python 异步开发的知识为基础，并展示了如何编写同步和异步的 Web 抓取工具。
计划使用 Python 环游世界吗？
链接: https://t.co/OoSgXJWldi
如何在 Python 中使用 Basemap 和 Networkx 库来计划您的全球行程。
使用 Pandas 清理货币数据
链接: https://pbpython.com/currency-cleanup.html
本文包含大量有关如何使用 Pandas 清理混乱货币数据的技巧，您可以学到如何将混乱的数据转换为数字格式以进行进一步的数据分析。
如何从在 Python 3 Django Web 应用上推送 SMS 文本消息
链接: https://www.twilio.com/blog/broadcast-sms-text-messages-python-3-django
在教程中学习如何在使用 Django Web 框架构建的 Python 3 Web 平台推送多条 SMS 文本消息。
更快的 ZIP 解压缩
链接: https://tech.marksblogg.com/faster-zip-decompression-unzip-deflate-zlib-crc32-adler32-7zip-archiver.html
这篇文章介绍了作者寻找最快的 ZIP 文件解压缩方法并最终实现的历程。
利用 DNS-OVER-HTTPS 保护隐私：DNS-OVER-HTTPS 简介并用 Python 实现
链接: https://siujoeng-lau.com/2019/09/dns-over-https/#more-1016
如何使用 Docker 构建 Django 和 Gunicorn 应用
链接: https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-build-a-django-and-gunicorn-application-with-docker
构建一个利用摄像头计算免费停车位的机器人的五条经验
链接: https://medium.com/@alex.wauters/5-learnings-from-making-a-chatbot-count-free-parking-spots-through-cameras-f80a7af4f579
使用TensorFlow 2.0创建Keras模型的3种方法
链接: https://www.pyimagesearch.com/2019/10/28/3-ways-to-create-a-keras-model-with-tensorflow-2-0-sequential-functional-and-model-subclassing/
混淆的 Python
链接: https://gist.github.com/shakna-israel/03172c2c06e1f6622764541dc8b4246b
书籍
Python 和 OpenGL 数据可视化
链接: https://www.labri.fr/perso/nrougier/python-opengl/#python-opengl-for-scientific-visualization
本书的目的是使 Python 开发者掌握 OpenGL，既讲解了 OpenGL 基础知识，又提供一组高阶的使用方法，以期快速实现可扩展且美观的数据可视化。
有趣的项目，工具和库
kitty
链接: https://github.com/kovidgoyal/kitty
一种跨平台，快速，功能丰富的基于 GPU 的终端。
Auto-Tinder
https://github.com/joelbarmettlerUZH/auto-tinder
利用人工智能为您自动玩 Tinder。
instaloader
链接: https://github.com/instaloader/instaloader
从 Instagram 下载图片（视频）及其标题和其他元数据。
ColorPalette
链接: https://github.com/rodartha/ColorPalette/
查找图像中主要的几种颜色。
PySlowFast
https://github.com/facebookresearch/SlowFast
PySlowFast 是 FAIR 的开源的视频代码库，提供最新的视频分类模型，被引用在论文 "SlowFast Networks for Video Recognition" 和 "Non-local Neural Networks" 中。
flask_api_example
链接: https://github.com/apryor6/flask_api_example
关于大型 Flask API 项目的最佳范例。
PyPong
链接: https://github.com/skamieniarz/pypong
用 Python 实现的 Pong 经典游戏。
napari
链接: https://github.com/napari/napari
python 创建的快速，交互式，多维图像查看器。
WhatsApp_emoji_ranker 一个
链接: https://github.com/DerRiedi/WhatsApp_emoji_ranker
解析从 Whatsapp 导出的.txt 文件并提取表情符号，以生成各个表情出现频率的条形图（使用 matplotlib）。
本文翻译自 Python Weekly 421，有删改，不作为商业用途。
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